Developing an integrated terrestrial ecosystem model for

Developing an integrated terrestrial
ecosystem model
for global changing predictions
陸域統合モデルへの結合を念頭にした
植生動態モデルの構築(設計と進捗状況の報告)
Hisashi SATO (FRSGC) & Takashi KOHYAMA (Hokkaido Univ.)
Feature of the forest dynamic model 1
Individual basis model, which explicitly treat
3D forest-structure within 30m x 30m patches
Individual characteristics
Foliage
Stem
Root
: biomass, crown diameter, crown depth
: biomass, height, sapwood & heartwood diameter
: biomass
--- Shape of crown and stem are approximated by cylinder
この30m×30m林分を、1グリッド当たり10個同時にシミュレーションし、
その平均値をグリッドの代表値とする。
小サイズの林分を複数シミュレートさせる理由
・計算量の問題。現在のプログラムだと、林分の面積に対して指数関数的に計算量が増
えてしまう。
・攪乱の問題。特に寒帯林で頻発する森林火災の場合、その攪乱面積が広いため、一端
生じると、シミュレートしている林分の大きさが30×30mだろうが1haだろうが、その殆ど全
てが壊滅してしまう。このように機会的に大きく変動する単一の林分をもって、グリッドの
代表値を得ることは適当ではない。
Feature of the forest dynamic model 2
Estimate light intensity on the top of the crown by using light
distribution on hemisphere and canopy location within the forest
stand (SORTIE like)
Estimate light distribution
within canopy using leaf
area concentration and
light attenuation index
Estimated light
intensity
Foliage depth
Light
Distibution on
Hemishpere
Grass layer, which can only use light on the forest foor
To avoide ‘edge effect’, this scanning
will be performed on ‘mirror world”
樹形生成に関する素過程モデル
1. The pipe model (Shinozaki et al. 1964)
Relationships between leaf area (LA) and sapwood cros section area
2. Functional balance of leaf and root (Larcher 1983; Jackson et al 1996)
Relationships between leaf mass and root mass
3. Stem mechanism (e.g. Huang et al. 1992)
Relationships between tree height and stem diameter
4. Packing constraint (Zeide 1993)
Relationships between crown area and stem diameter
5. Empirical relationship between leaf mass and longevity (Reich et al. 1997)
6. Growth rate dependent mortality
これらの殆どの素過程モデルはLPJ-DGVMで用いられているものであり、パラメーターも
流用した。LPJとの違いは、これらの「組み上げ方」のみである。
全球計算で必要となるメモリー量の概算
1個体
整数型4個,
単精度実数型10個
48 byte
グリッド内の
反復林分数
1林分内の
最大個体数
×
900
小計 約42K byte
×
10
グリッド数
×
T42座標系 128×64
のうちの約1/3程度
2700前後
合計 11664000 byte ≒ 1G byte
500年間の温帯落葉樹林動態例
動画
お断り
・ 光は真上からのみ入射されている
・ Disturbance regimeも入っていない
・ 死亡率のルーチンも完全ではないので、大きな樹木が片っ端から死ん
でいくという妙な動態が生じている
出力例:温帯落葉樹林の200年間
(あまり意味無いけれど、、)
リッター生成量 ( Kg / ha year )
4000
Leaf Area Index ( m2 / m2 )
1.5
3000
1
2000
0.5
1000
0
0
バイオマス ( Kg / ha )
60000
250
50000
40000
200
Foliage
Stem
30000
胸高直径合計 ( m2 / ha )
Root
150
100
20000
10000
0
50
0
いかにSim-CYCLEと結合させるか
Sim-CYCLEの構成
生理生態Module
・気孔
・個葉過程
・キャノピー
・光利用効率
etc
水収支Module
・蒸発
・蒸散
・流出
etc
放射収支Module
・日長
・全点放射
・PAR
・純放射
etc
炭素収支Module
・生産力
・呼吸
・NPP
・バイオマス
・土壌炭素
この辺りをゴッソリ
次のModuleと入れ替える
etc
生物季節Module
・生育期間、展葉期間
Metabolic linkageのみ分かりやすく抽出すると、、
その年に生産する葉面積を
個体毎に決める。
Daily computation
日々の雲量、温度、水
分条件に応じてPFT別、
光強度クラス別の生産
量を求める
落葉樹の場合、成長期間における積
算気温に応じて、展葉度を決める
個体毎に月間生産量を算出
PFT1
葉面積
展葉度と、その月の天球内の太陽光
分布から、PFT毎に光量別の葉面積
分布を算出。右図のような集計表を作
成する。
PFT2
光強度クラス
Monthly computation
1
年
分
の
合
計
PFT1
光合成量
Annual computation
PFT2
光強度クラス
1
ヶ
月
分
の
合
計
パラメーター推定と調整の手順
(1) 樹形形成アルゴリズムとパラメーターの調整:
樹形と葉面積密度とが、それっぽく再現されるよう、PFT毎に調整する。
(2) 動態(定着、死亡、Disturbance)パラメーターの調整:
森林が単一種類のPFTから構成されるような状況において、平衡時の個体密度・樹
齢構成を実際の極相林と近づける
(3) 生理過程(光合成、呼吸、資源分配)パラメーターの調整:
単一種類のPFTから構成されるような森林において、平衡時の単位面積当Biomass、
LAI、断面積分布・合計を、現実の極相林に近づける。
(4) 各PFTについて、(2)と(3)を繰り返し、パラメーターを収束させる。
(5) 全球グリッドで試運転する:
平衡時における植生分布パターンやGPP分布パターンが、実際のそれと、どの程度
一致するのかについて検討する。
スケジュール
・植生動態モデルを仕上げる(10月末までに完了)
・Sim-CYCLEとの結合(1ヶ月半~4ヶ月)
・パラメーター推定とチューニング(1ヶ月~3ヶ月)
Sim-CYCLEのパラメーター群も再推定・再チューニングする必要があるので、本来は相当の時間
が必要だが、プロジェクトの皆様や外部評価委員会の皆様を安心させるために、とりあえず早めに
終わらせ、次の段階に移る。
・ベクトル化し、地球シミュレーター上で全球グリッドの試運転を行う
(“ベクトル化”の作業内容を把握していないので、作業期間は不明)
この世界最強のDGVMを今年度末か新年度初頭までには稼働させる。